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申请/专利权人：北京灵动天地文化发展有限公司

摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种人脸融合方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取源人脸数据；根据所述源人脸数据确定源数据；将所述源数据进行分割，得到分割人脸图像；根据所述分割人脸图像确定源人脸特征；根据所述源人脸特征以及目标人脸属性生成融合人脸图像。通过上述方式，能够将源人脸数据分割出仅包含人脸的分割人脸图像，在根据分割人脸图像确定人脸特征，最后将人脸特征与目标人脸属性融合，从而能够得到高清的换脸图像。有效地缓解了换脸后人脸模糊、人脸不像源脸以及脸型需要高度相似才能替换的问题。

主权项：1.一种人脸融合方法，其特征在于，所述人脸融合方法包括：获取源人脸数据；根据所述源人脸数据确定源数据，通过face_alignment人脸检测库将所述源人脸数据进行处理，得到所述源数据；将所述源数据进行分割，得到分割人脸图像，采用pix2pixHD算法将所述源数据中的人脸特征和背景属性解耦，得到人脸分割图像，所述pix2pixHD算法的模型结构是基于U-Net的网络结构；根据所述分割人脸图像确定源人脸特征，裁剪所述分割人脸图像四周预设范围内个像素，再将裁剪后的所述分割人脸图像输入至ArcFace算法，所述ArcFace算法把人脸特征和权重归一化，提取源人脸特征；根据所述源人脸特征以及目标人脸属性生成融合人脸图像，所述目标人脸属性包括年龄、性别、颜值、表情、情绪、口罩、脸型、头部姿态、是否闭眼、是否配戴眼镜、人脸质量信息中的至少一项，通过U2-Net作为变分编码器，经过五次下采样再经过五次上采样，并辅以残差连接和空洞卷积核，将U-Net每个卷积核用一个U-Net替换形成嵌入式U-Net，得到预设层数的目标人脸属性，由Hingeloss构成对抗损失，损失函数为LD＝E[max0,1-Dx]+E[max0,1+DGz]，LG＝-E[DGz]，其中，D为鉴别器，G为生成器，LD为鉴别器损失函数，LG为生成器损失函数，E为期望，Dx为鉴别器的输出值，x为鉴别器的输入值，Gz为生成器的输出值，z为生成器的输入值，自适应融合源人脸特征和目标人脸特征的损失函数为 Lid＝ratio×Lt+1-ratio×Ls，其中，Ls为源人脸融合损失函数，Lt为目标人脸融合损失函数，Lid为自适应融合源人脸和目标人脸的损失函数，Xs为源人脸，Xt为目标人脸，为融合人脸，zidXs为源人脸特征，zidXt为目标人脸特征，为融合人脸特征。

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